Generation of academic groups and project teams based on learners data acquisition
Abstract
The questions of usage of the learners’ data in the solutions for generating student academic groups, electives and project teams are considered. The applications of Machine Learning clustering algorithms for these tasks are illustrated. The opportunity of usage of social network data is shown.
About the Authors
Н. КоргутловаRussian Federation
С. Басаргина
Russian Federation
М. Абрамский
Russian Federation
М. Солнцев
Russian Federation
Т. Бузукина
Russian Federation
References
1. Указ Президента Российской Федерации № 204 от 07.05.2018 г. «О национальных целях и стратегических задачах развития Российской Федерации на период до 2024 года». URL: http://kremlin.ru/acts/news/57425
2. Селевко Г.К. Энциклопедия образовательных технологий. Том 1. М.: Народное образование, 2005. С. 224–225.
3. Семенов А.В., Веретенник Е.В., Пронин А.С. Формирование учебных групп в университете с помощью анализа социальных сетей // Вопросы образования. 2014. № 3. С. 18–21.
4. Официальный сайт проекта VK API. URL: https://vk.com/dev
5. Королев М.А. Статистический словарь. М.: Финансы и статистика, 1989. 623 с.
6. Котов А., Красильников Н. Кластеризация данных, 2006. URL: https://logic.pdmi.ras.ru/~yura/internet/02ia-seminar-note.pdf
7. Нейский И.М. Классификация и сравнение методов кластеризации // Интеллектуальные технологии и системы. Сб. учебно-методических работ и статей аспирантов и студентов. М.: НОК «CLAIM», 2006. Вып. 8. С. 130–142.
8. Тараскина А.С. Нечеткая кластеризация по модифицированному методу С-средних и ее применение для обработки микрочиповых данных // Проблемы интеллектуализации и качества систем автоматизации. 2013. № 13. С. 217–228.
Review
For citations:
, , , , Generation of academic groups and project teams based on learners data acquisition. Russian Digital Libraries Journal. 2018;21(3-4):193-208. (In Russ.)